Fady Saad, Gründer und geschäftsführender Gesellschafter von Cybernetix Ventures – Interviewreihe

Fady Saad ist Gründer und geschäftsführender Gesellschafter von Cybernetix Ventures. Dort investiert er in junge Unternehmen aus den Bereichen Robotik, Automatisierung und industrielle KI. Außerdem war er Mitgründer von MassRobotics und half dabei, die Unternehmenspartnerschaften auszubauen und Robotik-Start-ups auf ihrem Weg zur Kommerzialisierung zu unterstützen. Seine Erfahrung verbindet Ingenieurwesen und Geschäftsentwicklung mit den praktischen Herausforderungen, Maschinen in realen Betriebsumgebungen einzusetzen. Sein Investitionsansatz orientiert sich an den Bedürfnissen der Kunden und an einer wirtschaftlich tragfähigen Einführung.

Cybernetix Ventures ist eine in Boston ansässige Risikokapitalgesellschaft, die in Robotik-, Automatisierungs- und Industrie-KI-Start-ups in Nordamerika und Europa investiert. Zu ihren Schwerpunkten zählen Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen und Bauwesen sowie Schlüsseltechnologien für die Robotik wie Wahrnehmung, Autonomie, Sensoren und Cybersicherheit. In diesem Interview spricht Saad über die Chancen und Grenzen physischer KI, die Wirtschaftlichkeit spezialisierter und humanoider Roboter sowie über die Zuverlässigkeit, die Daten und die Infrastruktur, die nötig sind, um aus vielversprechender Technologie skalierbare Unternehmen zu machen.

Sie haben 2014 MassRobotics mitgegründet und dazu beigetragen, eines der weltweit führenden Innovationsökosysteme für Robotik aufzubauen, bevor Sie 2021 Cybernetix Ventures gründeten. Was hat Sie dazu bewogen, von der Unterstützung von Robotik-Start-ups zu Direktinvestitionen in diese Unternehmen zu wechseln, und wie hat Ihre Erfahrung bei MassRobotics Ihre Anlagephilosophie geprägt?

Ich hatte nicht vor, Investor zu werden. Über Vecna kam ich zur Robotik: Dort arbeitete ich in Forschung und Entwicklung sowie an der Kommerzialisierungsstrategie. Dabei wurde mir schnell klar, dass Robotik nicht nach dem Drehbuch der Softwarebranche funktioniert. Einen Softwareprototyp kann man innerhalb von sechs Monaten für Nutzer bereitstellen. Für einen Roboter braucht man Fertigung, eine Lieferkette, Tests, Sicherheitsmaßnahmen und einen Kunden, der bereit ist, ihn in seine Betriebsräume zu lassen.

Deshalb haben wir 2014 MassRobotics gegründet. Wir nannten es einen Start-up-Inkubator, denn die schwierige Aufgabe besteht nicht darin, einen Prototyp zu bauen. Sie besteht darin, aus einem funktionierenden Prototyp ein Produkt zu machen, das jemand kaufen kann. Ich leitete die Unternehmenspartnerschaften und nahm über sechs Jahre hinweg an mehr als 300 Treffen mit Unternehmen teil. Außerdem half ich dabei, mehr als 40 Partnerschaften aufzubauen. Immer wieder zeigte sich dasselbe Bild: Unternehmen mit konkreten Problemen, Start-ups mit echter Technologie – und fast keine Investoren, die beides verstanden.

2018 und 2019 war es offensichtlich. Risikokapitalgeber konzentrierten sich auf SaaS oder Biotechnologie, während Robotik-Gründer durchs Raster fielen. Für Softwareinvestoren steckte zu viel Hardware in der Robotik, für Biotech-Investoren zu wenig Biologie. Gute Teams kamen nicht voran, weil das passende Kapital fehlte. Mark Martin, den ich 2017 kennenlernte, als wir Analog Devices zu MassRobotics holten, erkannte dieselbe Lücke aus Sicht der Unternehmen. Also gründeten wir Cybernetix Ventures, einen Fonds, der Robotik als eigene Anlageklasse betrachtet, und legten ihn 2021 auf.

MassRobotics hat unsere Investitionsweise auf einfache Weise geprägt. Ausgangspunkt ist das Problem des Kunden, nicht die Technologie. Wir bevorzugen Teams, in denen mindestens ein Gründer aus der Branche stammt, an die sie verkaufen. Außerdem beziehen wir unser Unternehmensnetzwerk in jedes Geschäft ein, denn in dieser Branche kann der richtige Kontakt zu einem Käufer mehr wert sein als der Investitionsbetrag.

Physische KI entwickelt sich zu einem der wegweisendsten Bereiche der künstlichen Intelligenz: Sie bringt Intelligenz in Maschinen, die mit der realen Welt interagieren. Welche technologischen Durchbrüche beschleunigen ihre Verbreitung, und warum glauben Sie, dass die Branche einen wichtigen Wendepunkt erreicht?

Zwei Dinge haben sich gleichzeitig verändert: Die Gehirne sind viel leistungsfähiger geworden und die Körper viel günstiger.

Auf der Softwareseite haben Basismodelle Robotern etwas ermöglicht, das ihnen bislang weitgehend fehlte: Sie können Anweisungen entgegennehmen und mit Situationen umgehen, für die sie nicht ausdrücklich programmiert wurden. Dank Simulation können Teams Tausende von Szenarien trainieren und testen, bevor ein Roboter überhaupt mit einer echten Fabrik in Berührung kommt. Auf der Hardwareseite werden Sensoren, Edge-Computing, Aktoren und Batterien immer günstiger und leistungsfähiger. So kann ein Start-up einen Roboter mit einem vollständigen Technologie-Stack entwickeln, ohne ein Industriekonzern zu sein.

Hinzu kommt die Nachfrage: Arbeitskräftemangel in der Fertigung, Logistik, Landwirtschaft und im Bauwesen, eine alternde Belegschaft und der klare Wunsch, die Produktion wieder ins eigene Land zu holen. Ich sage immer, der Arbeitskräftemangel ist ein wirtschaftliches, kein technisches Problem – und die Vorstände behandeln ihn inzwischen auch so.

Ja, wir erleben einen Wendepunkt – aber man muss genau sagen, in welchem Bereich. Die Fähigkeiten und das verfügbare Kapital haben einen Wendepunkt erreicht, der Einsatz im großen Maßstab jedoch nicht. ChatGPT basiert auf 20 oder 30 Jahren digitalisierten menschlichen Wissens; in der physischen Welt gibt es nichts Vergleichbares. Kein Datensatz vermittelt einem Roboter, dass man ein Ei, ein Blatt Papier oder ein Stück Stoff jeweils anders halten muss. Die Unternehmen, denen es gelingt, diese Datenlücke zu schließen, indem sie ihre Roboter in realen Umgebungen einsetzen und aus jeder Schicht lernen, werden die nächste Entwicklungsphase prägen.

Die Investitionen in Robotik und physische KI haben sich beschleunigt – angetrieben durch Fortschritte bei der KI, Arbeitskräftemangel und die wachsende Nachfrage nach Automatisierung. Was befeuert die Begeisterung der Investoren, und in welchem Maß beruht diese Dynamik auf echten kommerziellen Chancen statt auf spekulativer Euphorie?

Ich denke, es ist beides. Und niemandem ist damit geholfen, wenn Investoren so tun, als wäre es anders.

Die Nachfrage ist real. Deloitte und das Manufacturing Institute gehen davon aus, dass US-amerikanische Hersteller bis 2033 bis zu 3,8 Millionen Arbeitskräfte benötigen könnten, wobei etwa 1,9 Millionen dieser Stellen unbesetzt bleiben könnten. Das ist kein Hype. Das ist eine Lücke in der Wirtschaft.

Beim Kapital sieht die Sache anders aus. Crunchbase zählte in der ersten Hälfte des Jahres 2026 Investitionen in Höhe von 18,8 Milliarden US-Dollar in Robotik-Start-ups – mehr als im gesamten Jahr 2025. PitchBook verzeichnete jedoch im zweiten Quartal weniger Deals, während das investierte Kapital einen Rekordwert erreichte. Das zeigt, dass eine Handvoll Mega-Finanzierungsrunden den Großteil davon auf sich vereint. Ein großer Teil dieses Geldes fließt in eine Erzählung: vor allem in humanoide Roboter und allgemeine Robotermodelle.

Mein bewusst schlichtes Prüfschema lautet: Kauft der Kunde nach dem Pilotprojekt erneut? Erreicht der Roboter die für die Aufgabe erforderliche Zuverlässigkeit – in einer Produktionslinie sind das 99,99 %, nicht 90 %? Gibt es innerhalb von etwa einem Jahr echte Umsätze? Wenn die Antworten Ja lauten, ist das ein Geschäft. Geht es bei der Präsentation hauptsächlich darum, was der Roboter im Jahr 2030 vielleicht leisten könnte, ist das Spekulation, die wie eine Gewissheit bewertet wird. Die Robotik hat diesen Zyklus schon einmal durchlaufen, und Unternehmen mit zahlenden Kunden gehen gestärkt aus der Konsolidierung hervor.

Cybernetix Ventures legt seinen zweiten Fonds auf, um die Investitionen in junge Robotik- und KI-Unternehmen auszubauen. Wie hat sich Ihre Anlagethese seit dem Start Ihres ersten Fonds entwickelt, und welche neuen Technologien oder Branchen wecken bei institutionellen Anlegern das größte Interesse?

An der grundlegenden Überzeugung hat sich nichts geändert. Der Wert physischer KI entsteht dort, wo Software auf den Einsatz in der realen Welt trifft, und die besten Roboter werden rückwärts von einem konkreten Problem aus entwickelt. Mit Fund II setzen wir noch stärker darauf.

Verändert hat sich die Landkarte. Fund I konzentrierte sich auf Fertigung, Logistik, Bauwesen und Gesundheitswesen. Fund II behält diese Bereiche bei und ergänzt sie um Landwirtschaft, Energie- und Klimainfrastruktur, Raumfahrt und Verteidigung sowie Dual-Use-Technologie. Die Aufteilung bleibt ungefähr bei zwei Dritteln für Unternehmen, die Robotik als Komplettlösung entwickeln, und einem Drittel für Basistechnologien wie KI-Modelle, Wahrnehmung und Cybersicherheit zwischen Maschinen. Unsere ersten Investitionen aus Fund II flossen in ein Robotikunternehmen aus der Raumfahrt und ein Unternehmen für Wahrnehmungsmodelle. Das zeigt, in welche Richtung die neue Generation geht.

Wir achten auch sehr genau auf Dinge, die 2021 kaum zur Sprache kamen – etwa darauf, woher die Komponenten stammen, wie stark die Lieferkette China ausgesetzt ist und wie sicher der Roboter ist, sobald er vernetzt wird.

Von institutionellen und unternehmerischen Anlegern höre ich vor allem zwei Fragen. Erstens fragen Unternehmen, wie sie Einblick in einen Markt gewinnen können, den sie intern nicht erschließen können. Dazu gehören die Suche nach Investitionsmöglichkeiten, Marktanalysen und gemeinsame Investitionen. Physische KI hat in vielen dieser Unternehmen inzwischen Priorität auf Vorstandsebene. Family Offices und institutionelle Anleger stellen jedoch eine direktere Frage: Warum nicht einfach über eine Zweckgesellschaft bei einer der großen Finanzierungsrunden für humanoide Roboter oder Robotermodelle mitmachen? Meine Antwort lautet: Diese Investments sind überlaufen, teuer und kapitalintensiv. Die überproportionalen Renditechancen liegen früher – bei Unternehmen, die den breit aufgestellten Investoren noch nicht aufgefallen sind. Genau dort beweist ein Spezialist seinen Wert.

Humanoide Roboter haben enorme Aufmerksamkeit und Investitionen auf sich gezogen; Unternehmen wie Tesla und Figure AI arbeiten an immer ambitionierteren Fähigkeiten. Sie haben sich skeptisch zu ihrer wirtschaftlichen Tragfähigkeit geäußert. Wo überschätzen Anleger Ihrer Meinung nach ihr Potenzial in naher Zukunft, und bieten spezialisierte Roboter die überzeugendere Anlagechance?

Ich bin skeptisch, was den Zeitplan angeht, nicht die Technologie. Für mich gilt: Die Form folgt der Funktion. Geht es darum, Teile zu bewegen oder aufzunehmen und abzulegen, sollte man sich fragen, ob dafür wirklich eine sehr komplexe, sehr teure zweibeinige Maschine nötig ist – oder ein Arm beziehungsweise zwei Arme auf einer mobilen Plattform. Auf dem ebenen Boden eines Lagers oder einer Fabrik bringen Beine kaum Vorteile. Sie erhöhen die Kosten, verbrauchen Strom und setzen auf einen Roboter, der umfallen kann.

Wo Anleger das Potenzial humanoider Roboter überschätzen, ist die kurzfristige Rechnung. Die Bewertungen setzen eine baldige breite Einführung voraus, doch grundlegende Probleme sind noch ungelöst – etwa geschickte Hände, taktile Rückmeldung und Kraftrückmeldung, Akkus mit einer Laufzeit von mehreren Stunden sowie ein KI-System, das reproduzierbar und nachvollziehbar funktioniert. Eine Fehlerquote von 10 % ist bei einem Chatbot akzeptabel. In einer Fabrik kann eine einzige falsche Bewegung jemanden verletzen oder einen Kunden Millionen kosten. Mit nennenswerten Auslieferungsmengen rechne ich in fünf bis zehn Jahren, nicht im nächsten Jahr.

Humanoide Roboter sind dort sinnvoll, wo die Umgebung für Menschen gebaut wurde und nicht umgestaltet werden kann. Die Raumfahrt ist mein Lieblingsbeispiel. Die NASA berechnet gewerblichen Nutzern etwa 130.000 US-Dollar pro Stunde Astronautenzeit. Ein Roboter, der in einer für Menschen ausgelegten Raumstation arbeiten kann, macht sich daher schnell bezahlt. Für Atomkraftwerksstandorte, Katastropheneinsätze und manche Verteidigungsaufgaben gilt dieselbe Logik.

Kurzfristig sind spezialisierte Roboter also tatsächlich die bessere Anlage mit Blick auf das Risiko. Sie werden bereits ausgeliefert, und heute wird schon für ihren Einsatz bezahlt.

Während humanoide Roboter die Schlagzeilen beherrschen, konzentriert sich Cybernetix Ventures auf praktische Anwendungen in der Fertigung, im Gesundheitswesen, in der Logistik und im Bauwesen. In welchen Branchen kann physische KI kurzfristig den größten wirtschaftlichen Nutzen bringen, und wo sehen Sie bereits messbare Renditen aus Automatisierungsinvestitionen?

Die größten unmittelbaren Auswirkungen zeigen sich dort, wo drei Dinge zusammenkommen: ein kostspieliges Problem, ein Arbeitskräftemangel und ein Käufer, der die Ergebnisse in Geld bemisst.

Die Fertigung steht an erster Stelle, insbesondere in bestehenden Werken. Die meisten Fabriken lassen sich nicht für den Einsatz von Robotern neu bauen. Ein Unternehmen mit Hunderten von Standorten braucht Automatisierung, die in die vorhandenen Gebäude passt. Deshalb ist KI-gestützte Bildverarbeitung so wertvoll, mit der vorhandene Roboterarme unregelmäßige, glänzende oder transparente Teile greifen können. Sie verbessert, was bereits in der Fertigungshalle im Einsatz ist.

Die Logistik ist der am weitesten entwickelte Markt. Beim Kommissionieren, Transportieren und Verladen lässt sich der ROI (Return on Investment) klar beziffern. Trotzdem ist es nach wie vor nicht vollständig gelöst, zuverlässig einen beliebigen Einzelgegenstand aus einem Behälter mit gemischtem Inhalt zu greifen.

Das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften werden unterschätzt. Automatisierte Labore machen langsame manuelle Arbeit schneller und reproduzierbar, und Arzneimittelentwickler wissen bereits, wie sie für schnellere Ergebnisse bezahlen können.

Die Baubranche steht noch am Anfang, hat aber mit die größten Arbeitskräftemängel überhaupt. Bei eng umrissenen Aufgaben wie dem Anzeichnen und dem Hochheben von Baumaterialien bewähren sich Roboter bereits.

Wo ich messbare Renditen sehe, ist das Muster fast immer dasselbe: eine eng umrissene Aufgabe, die zuverlässiger erledigt wird und sich für den Kunden anhand seiner eigenen Zahlen rechnet – nicht anhand einer Folie mit Fünfjahresprognosen.

Fortschritte bei Basismodellen, Computer Vision, bestärkendem Lernen und Simulation verändern die Fähigkeiten von Robotern grundlegend. Welche KI-Innovationen halten Sie in den nächsten fünf Jahren für besonders folgenreich, und welche technischen Grenzen verhindern weiterhin den breiten Einsatz in unvorhersehbaren Umgebungen der realen Welt?

In den nächsten fünf Jahren würde ich vier Entwicklungen im Blick behalten.

Basismodelle für die Robotik, insbesondere solche, die Sehen, Sprache und Handeln miteinander verbinden. Ich gehe jedoch davon aus, dass sie sich jeweils in einzelnen Anwendungsbereichen durchsetzen werden, und nicht als ein einziges Modell für alles. Der Weg führt von einem einzelnen Einsatzzweck über ein Spektrum von Anwendungsfällen bis hin zu einem ganzen Bereich – etwa dem Bau von Einfamilienhäusern. Ich glaube nicht, dass ein einziges Modell Bauwesen, Fertigung und Gesundheitswesen abdecken wird.

Simulation, weil sie das Training kostengünstig macht. Doch mit Simulation kommt man auf 80 oder 90 %. Bei den letzten 10 % lassen Roboter Dinge fallen und stoßen gegen Gegenstände.

Tastsinn. Mit dem Sehen lässt sich die Umgebung hervorragend erfassen. Doch wer die Welt verändern will, muss sie ertasten können. Tastsensoren und bessere Greifhände sind wichtig, denn bei der Handhabung findet der Großteil der tatsächlichen Arbeit statt.

Dateninfrastruktur. Im Bereich autonomer Fahrzeuge bauten Unternehmen wie Scale AI große Geschäfte mit dem Sammeln und Beschriften von Daten auf, während Applied Intuition sein Geschäft auf Simulation gründete. Physische KI wird etwas Vergleichbares hervorbringen – und das ist eine der größten Chancen in diesem Bereich.

Was den Einsatz in unübersichtlichen, unvorhersehbaren Umgebungen noch verhindert, sind Zuverlässigkeit und Vertrauen. Fabriken benötigen eine Zuverlässigkeit von 99,99 %. Sicherheitsstandards, Zertifizierungen und Versicherungsangebote sind noch nicht auf mobile Roboter ausgelegt, die in der Nähe von Menschen arbeiten. Und jeder vernetzte Roboter stellt ein Cybersicherheitsrisiko dar, das bislang nur sehr wenige in ihre Kostenkalkulation einbeziehen.

Cybernetix Ventures hat in Unternehmen wie Cambrian Robotics, Dash Bio und Rugged Robotics investiert. Was hat Sie an diesen Unternehmen überzeugt, und woran erkennt man, ob eine vielversprechende Robotertechnologie zu einem kommerziell skalierbaren Geschäft werden kann?

Alle drei gingen von einem Kundenproblem aus, nicht von einer beeindruckenden Demo.

Cambrian Robotics. Der Markt für maschinelles Sehen ist umkämpft, doch Cambrian greift zuverlässig kleine, glänzende und transparente Teile, an denen die meisten Systeme scheitern. Das System funktioniert mit den großen Marken für Industrieroboter, lässt sich in etwa einem halben Tag installieren und wurde bereits mit Herstellern wie Toyota, Audi und Electrolux getestet und eingesetzt, als wir 2024 die Seed-Finanzierungsrunde gemeinsam anführten.

Dash Bio. Arzneimittelentwickler vergeben einen großen Teil ihrer bioanalytischen Untersuchungen an externe Labore, in denen noch überwiegend von Hand gearbeitet wird. Dash hat ein hoch automatisiertes Labor aufgebaut, das die GLP-Standards (Gute Laborpraxis) erfüllt und Robotik, KI und Software kombiniert, um wichtige Tests bis zu 10-mal schneller durchzuführen. Das Unternehmen verkauft keine Roboter. Es verkauft schnellere Ergebnisse, für die Kunden bereits zu zahlen wissen.

Rugged Robotics. Auf Baustellen zeichnet noch immer jemand von Hand ein, wo jede Wand, jedes Rohr und jede Installation hinkommt. Das ist langsam, und Fehler werden teuer, sobald die Wände stehen. Der Roboter von Rugged druckt die Baupläne direkt auf den Boden. Eine eng umrissene Aufgabe, schneller und genauer erledigt – auf Baustellen, denen es an genügend qualifizierten Arbeitskräften fehlt.

Was unterscheidet eine vielversprechende Technologie von einem skalierbaren Geschäft? In 99 % der Fälle führt es zu einem angeschlagenen Unternehmen, wenn man mit einer beeindruckenden technischen Leistung beginnt und erst danach nach einem Anwendungsfall sucht. Unternehmen, die wachsen, gehen vom Problem aus und arbeiten rückwärts bis zur Maschine – so wie Kiva, Locus und Universal Robots. Danach achte ich darauf, ob ein Kunde nach dem Pilotprojekt erneut kauft, ob sich der Einsatz ohne promovierte Fachkraft vor Ort umsetzen lässt, ob die Stückkosten auch bei hohen Volumen tragfähig bleiben und ob das Team seine Meilensteine erreicht. Viele Roboter sind beeindruckend. Doch weit weniger davon sind ein Geschäft.

Mit den wachsenden Fähigkeiten der physischen KI nehmen auch die Sorgen über den Wegfall von Arbeitsplätzen, die Sicherheit und die menschliche Aufsicht zu. Sehen Sie Robotik in erster Linie als Mittel, um Arbeitskräftemangel zu begegnen und Beschäftigte zu unterstützen, oder rechnen Sie mit erheblichen Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt, wenn sich die Technologie schneller durchsetzt?

Kurzfristig geht es vor allem darum, Lücken zu schließen. In den Fabriken, Lagerhäusern, Laboren und auf den Baustellen, mit denen wir arbeiten, sind die Arbeitskräfte der Engpass, nicht die Nachfrage. Stellen bleiben monatelang unbesetzt.

Verve Motion, eines unserer Portfoliounternehmen, ist das Beispiel, auf das ich immer wieder zurückkomme. Das Unternehmen stellt ein weiches Exoskelett her, das Beschäftigten, die den ganzen Tag schwere Lasten heben, einen Großteil der körperlichen Belastung abnimmt. Ein Lagerarbeiter erzählte dem Team, dass er endlich genug Energie hatte, um nach der Arbeit zu Hause mit seinen Kindern zu spielen. So tut Robotik Gutes in der Welt – und sie ersetzt niemanden.

Ich will nicht so tun, als gäbe es keine Umbrüche. Die Zahl der repetitivsten Tätigkeiten wird zurückgehen, und die Arbeitswelt wird sich schneller verändern, als unsere Ausbildungssysteme darauf vorbereitet sind. Die ehrliche Antwort lautet: Wir müssen jetzt in Weiterbildung und Umschulung investieren – für Techniker, Bediener und die Menschen, die Roboterflotten warten. Jeder ausgelieferte Roboter schafft Arbeit für jemanden, der ihn installiert, programmiert und repariert.

Bei der Sicherheit hat die Robotik gegenüber Software-KI tatsächlich einen Vorsprung. Für Industrieroboter gelten seit Jahrzehnten Sicherheitsstandards und Zertifizierungsvorgaben. Mit zunehmender Intelligenz der Roboter muss diese Sicherheitskultur erhalten bleiben: mit klarer Verantwortlichkeit, sicheren Maschinen und Menschen, die bei kritischen Entscheidungen das letzte Wort haben.

Mit Blick auf 2030 und die Zeit danach: Welche Entwicklungen in den Bereichen physische KI und Robotik werden Ihrer Meinung nach den größten Einfluss auf die Weltwirtschaft haben? Gibt es übersehene Anlagemöglichkeiten oder aufkommende Anwendungen, die deutlich mehr Aufmerksamkeit verdienen?

Bis 2030 werden meiner Meinung nach drei Dinge für die Weltwirtschaft am wichtigsten sein.

Roboter, die während der Arbeit dazulernen, werden endlich auch kleinen und mittelgroßen Herstellern, die sich keine maßgeschneiderte Integration leisten konnten, Automatisierung ermöglichen. Genau dort befindet sich der größte Teil der industriellen Basis.

Automatisierte Labore werden die Forschung beschleunigen: Biologie und Wirkstoffforschung werden rund um die Uhr betrieben.

Auch die Lieferkette für Roboterkomponenten – Aktuatoren, Motoren, Sensoren und Getriebe – wird strategisch wichtig werden. Die meisten Hersteller von Humanoiden fertigen diese Teile nicht selbst. Sie entwickeln, integrieren und montieren die Roboter; ein großer Teil der dafür benötigten Komponenten stammt heute aus China und Japan. Wer diese Basis in den USA und verbündeten Ländern aufbaut, wird eine wichtige Rolle spielen.

Was übersehen wird, ist die technische Infrastruktur: die Erfassung von Daten aus der physischen Welt, Simulation und Tests, Flottenmanagement, Wahrnehmung sowie Maschinenidentität und Cybersicherheit, damit Roboter einander und den Netzwerken vertrauen können, in denen sie arbeiten. Hinzu kommen branchenspezifische Anwendungen in Branchen mit Arbeitskräftemangel, über die niemand Schlagzeilen schreibt, etwa in der Landwirtschaft und im Bauwesen.

In den Schlagzeilen wird es um humanoide Roboter gehen. Viel Geld wird mit der technischen Infrastruktur verdient werden. Am Ende zählt jedoch die gesellschaftliche Wirkung, nicht die technologische.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leserinnen und Leser, die mehr über Robotik, physische KI und Frühphaseninvestitionen in Automatisierung erfahren möchten, sollten Cybernetix Ventures besuchen.